问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1，（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））在0.5到2之间，机构抄底的个股。此策略结合了股票价格波动、交易情况和机构投资等多方面因素，选取具有上涨潜力的个股。
选股逻辑分析
本选股策略结合了振幅、换手率、竞价成交量、机构投资等指标，能够反映股票价格波动、流动性、市场交易情况和机构投资者的预期等因素，并根据这些因素选择符合条件的个股。
有何风险？
本选股策略主要依赖于机构抄底这一指标，存在机构投资者的行为变动或信息不准确等因素可能导致选股策略失效。同时，本选股策略仍然忽略了一些重要的基本面、政策等因素的影响，仅从技术指标和机构抄底等角度出发，可能会错失某些个股的机会，带来潜在风险。
如何优化？
为了更好地优化选股策略，可以在机构抄底之外，加入其他指标的考虑，如市盈率、市净率、PEG比率等基本面指标，以更好地反映公司的财务状况。同时，可以根据不同行业选取不同的机构，避免机构投资者主要针对一些明星公司而影响选择的准确性。此外，加入其他投资者的参考，如公募基金、私募基金等，以更加全面地分析市场情况。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1，（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））在0.5到2之间，机构抄底的个股。在此基础上，加入其他指标的考虑，如市盈率、市净率、PEG比率等基本面指标，并根据不同行业选取不同的机构，避免机构投资者的选择不准确。同时，参考其他投资者，如公募基金、私募基金等，以更加全面地分析市场情况。
同花顺指标公式代码参考
无
Python代码参考
import tushare as ts
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status,total_mv')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
df = pro.query('daily_basic', ts_code=code, trade_date=pro.trade_cal(exchange='', start_date='20200101', end_date='20220101')['cal_date'].iloc[-1], fields='ts_code,trade_date,turnover_rate,volume_ratio,amplitude')
if not df.empty:
if df['amplitude'].iloc[0] > 1 and 0.5 < df['turnover_rate'].iloc[0] * df['volume_ratio'].iloc[0] < 2:
# add more conditions
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks```
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
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